Poterucha, T. J., Jing, L., Ricart, R. P., Adjei-Mosi, M., Finer, J., Hartzel, D., Kelsey, C., Long, A., Rocha, D., Ruhl, J. A., vanMaanen, D., Probst, M. A., Daniels, B., Joshi, S. D., Tastet, O., Corbin, D., Avram, R., Barrios, J. P., Tison, G. H., Chiu, I., Ouyang, D., Volodarskiy, A., Castillo, M., Oliver, F. A. R., Malta, P. P., Ye, S., Rosner, G. F., Dizon, J. M., Ali, S. R., Liu, Q., Bradley, C. K., Vaishnava, P., Waksmonski, C. A., DeFilippis, E. M., Agarwal, V., Lebehn, M., Kampaktsis, P. N., Shames, S., Beecy, A. N., Kumaraiah, D., Homma, S., Schwartz, A., Hahn, R. T., Leon, M., Einstein, A. J., Maurer, M. S., Hartman, H. S., Hughes, J. W., Haggerty, C. M., Elias, P. (2025). Detecting structural heart disease from electrocardiograms using AI. Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09227-0